A conceção e planeamento da presente investigação resultaram da convergência de estudos da Psicologia Cognitiva e da Inteligência Artificial que se têm debruçado sobre os efeitos de perícia na memória episódica, pretendendo-se aqui estender este estudo à área de perícia criminal em inspetores da PJ. No entanto, os modelos computacionais reportados na área do xadrez, apresentam características muito distintas do atual estudo. Embora em ambos os casos, o material consista em objetos apresentados visualmente, as características perceptivas e semânticas dos estímulos são muito diferentes. Num jogo de xadrez apenas se apresenta um total de 32 peças, metade brancas, metade pretas, sendo que existem apenas 6 tipos de peças (i.e., rei, dama, bispo, torre, cavalo e peão), o que constitui claramente, uma variabilidade de estímulos muito menor do que o usado no presente trabalho (i.e., 180 objetos a cores e 90 locais correspondentes a paisagens). O número de peças do xadrez e as regras específicas do jogo permitem contextos e combinações menos diversificadas do que os objetos encontrados num determinado cenário (de crime ou não), sendo que neste
59
caso, as associações possíveis de itens e contextos constituem um leque mais vasto e distintivo. Assim sendo, as comparações entre os dois paradigmas são necessariamente especulativas e limitadas.
Ainda no que se refere à influência dos modelos computacionais sobre este estudo, uma questão central prende-se com a proposta de que mecanismos alternativos aos esquemas semânticos, em especial os mecanismos de chunking, desempenham um papel relevante no desempenho de memória de peritos. Mais concretamente, estes mecanismos alternativos podem explicar que peritos de xadrez tenham um desempenho superior do que noviços, mesmo em condições de apresentação aleatória de peças, que não refletem esquemas semânticos prévios. Embora este estudo tenha procurado criar uma condição experimental mais “aleatória” no sentido de não refletir esquemas semânticos prévios dos peritos em investigação criminal, nomeadamente através do tipo de informação fornecida ao participante (i.e., encontro de amigos vs. crime violento), esta manipulação apresenta diferenças claras relativamente às manipulações feitas no âmbito do xadrez. Mais ainda, não se testou especificamente a hipótese de chunking, uma vez que não se manipulou o número de unidades a ser processado. Apesar destas limitações, os resultados indicam que a informação fornecida interage com o tipo de objeto apresentado (de crime vs. comum) e com o grupo de participante (peritos vs. leigos). Portanto, tal como avançado pelos modelos computacionais, outros fatores, além do esquema semântico fornecido pelo tipo de material apresentado (de perícia vs. não perícia) parecem desempenhar um papel relevante na memória episódica. Será interessante em estudos futuros testar de forma mais direta a relação entre memória episódica em peritos de investigação criminal e os mecanismos de chunking. Uma possibilidade seria manipular o número de objetos apresentados e a relação entre eles, i.e., aleatória ou não-aleatória face a um cenário de crime. Especificamente, seria interessante, num estudo futuro do domínio da IA conceber um modelo computacional similar ao CHREST em que as peças de xadrez sejam substituídas por material de perícia de crime. As diferentes peças de xadrez que compõem um chunk no CHREST poderiam ser representadas por diversos objetos constituindo diferentes tipos de agrupamentos. Poderiam construir-se agrupamentos associados a crime, compostos, por exemplo, pelas imagens “faca+sangue+sapato”, agrupamentos comuns do dia a dia com as imagens “faca+garfo+prato” e agrupamentos “aleatórios” tal como “faca-acordeão-cinzeiro” de modo a investigar-se o efeito de perícia com este tipo de material. Um modelo com esta conceção poderia permitir explorar as regras de associação de objetos num
60
contexto de cenários de crime, enriquecendo os estudos de memória pericial, que se encontram muito centrados no xadrez.
Este trabalho concentrou-se no modelo CHREST, por ser um modelo computacional que explora especificamente o efeito de perícia na memória. Porém, como os modelos da mente e de perícia envolvem não só memória, mas também, outras competências cognitivas, seria interessante em estudos futuros investigar outros domínios e modelos, como a representação do conhecimento e a resolução de problemas em peritos. A considerável quantidade de conhecimento que um perito detém no seu domínio de perícia, serve para indexar e guiar rapidamente o perito através da informação armazenada, permitindo-lhes resolver problemas complexos em menos tempo e com mais precisão do que os noviços (Larkin, McDermott, Simon & Simon, 1980a;Larkin, McDermott, Simon & Simon, 1980b). Tal como referido por Larkin e colaboradores, o conhecimento forma um esquema complexo que pode guiar a interpretação e a solução de um problema, um aspeto fundamental em vários domínios de perícia, incluindo a perícia criminal.
Relativamente às limitações metodológicas do presente estudo, há a salientar que na fase de recuperação da memória de contexto, para cada objeto corretamente identificado como “antigo” eram apresentados três locais (o local alvo e dois distratores). Na condição de objeto congruente com o local, uma vez que o alvo era o local relacionado, a decisão do participante podia basear-se na relação semântica entre o objeto e o local e não nos traços episódicos do evento anteriormente apresentado. Por exemplo, quando apresentado o item “mala de viagem” com os três locais, “piscina”, “castelo” e “aeroporto”, o participante poderia selecionar o local correto “aeroporto” pela relação de congruência e não por estar a recuperar a memória de contexto. Uma pequena alteração de procedimento que, de futuro, pudesse colmatar esta limitação seria selecionar contextos distratores que tivessem a mesma relação semântica do contexto alvo. Por exemplo para o item “mala de viagem” além do contexto correto “aeroporto”, os cenários distratores poderiam ser “estação de comboios” e “lobby de hotel”. Salienta-se que no caso dos objetos incongruentes, o contexto alvo era não-relacionado enquanto que um dos distratores era relacionado. Por exemplo, para o item “vaso”, os locais apresentados eram “estrada” (alvo), “jardim” (distrator relacionado) e “quarto de hospital”. O desempenho observado nesta condição permite assegurar que os participantes não estavam a responder apenas com base no conhecimento semântico, mas sim tendo em conta o evento previamente apresentado. De outra forma, teriam sistematicamente escolhido o contexto errado
61
(distrator relacionado) o que não aconteceu (a média da proporção de respostas corretas foi de .63; ver Quadro 5). Do mesmo modo, para os objetos de crime, o emparelhamento entre o item e os 3 locais também teve em conta a relação semântica entre eles, sendo que um dos distratores era relacionado. Por exemplo, o item “bastão” tinha como alternativas, “lixeira” (alvo), “prisão” (distrator relacionado) e “túnel”. O desempenho médio foi de .68 (Quadro 5), demonstrando que as respostas não foram baseadas apenas na relação semântica entre o objeto e o local, mas sim no evento episódico codificado.
Em investigações futuras será importante controlar a valência emocional dos objetos. Apesar dos objetos nas diferentes condições terem sido emparelhados em termos de complexidade visual e congruência do nome, a valência não foi controlada, podendo os objetos de crime estar associados a uma carga emocional mais negativa do que os objetos comuns. Vários estudos sobre a recuperação de memória realizados com imagens neutras e imagens com carga emocional mostram um melhor desempenho para a recoleção de imagens emocionais comparativamente com imagens de valência afetiva neutra, sugerindo que a emoção abranda o esquecimento (e.g., Sharot & Yonelinas, 2008). Por outro lado, alguns estudos concluíram que a emoção pode prejudicar a memória de contexto. Bisby e Burgess (2014), num estudo em que exploraram o efeito das emoções negativas na memória associativa, constataram que a valência emocional negativa ou o stress prejudicam a memória para a associação item-contexto, mas beneficiam a recuperação do item. Assim, a emoção parece facilitar a recuperação de memória nuns casos mas não em outros, pelo que seria interessante, futuramente, manipular ou controlar estes aspetos e perceber até que ponto os resultados variam entre inspetores criminais (habituados a lidar com este tipo de objetos e com cenários de crime com elevada carga emocional) e outros profissionais.
Finalmente, para complementar as análises aqui realizadas para a precisão das respostas, seria relevante analisar os respetivos tempos de resposta. Esses resultados podem ajudar a elucidar algumas questões. Nomeadamente, perceber se apesar de alguns dos efeitos observados serem pouco robustos (e.g., ausência de interação entre as condições experimentais e grupo de participantes nas ANOVAs com todos os fatores), estes efeitos emergem nos tempos de resposta, uma medida comportamental mais sensível.
62